在開始本文之前，請閱讀這篇文章以了解什么是Qlik，以及Qlik的功能詳細介紹：商業(yè)智能BI明星產品：一篇文章帶你走進Qlik

本文主要探討Qlik的性能，我們將從數據訪問、數據加載、數據存儲、數據計算、數據使用和如何運用On-demand應用程序管理大數據這6個方面為大家揭秘，為什么有數據分析需求的用戶尤其是企業(yè)用戶最終都選擇了Qlik，Qlik的性能為什么優(yōu)于其他同類產品。

眾所周知，為業(yè)務用戶提供輕松探索大數據的能力一直是一項重大挑戰(zhàn)，中間數據暫存步驟和延遲，用戶訪問限制以及無法跨供應商和技術擴展是經常遇到的問題。Qlik關聯(lián)大數據索引改變了這一點，將我們獨一無二的關聯(lián)引擎的強大功能引入海量數據集，識別數據源中的所有關系，以便用戶可以發(fā)現其最強大的連接，這是Qlik Sense針對大數據應用場景提供的性能支持。結合其他相關數據進行分析時，大數據最有價值，將大數據放在整個業(yè)務的上下文中，映射每個數據源之間的關系，這可以讓用戶更深入地探索并發(fā)現更大的見解。但并不是所有的BI工具都具有這樣的能力支撐大數據應用場景，Qlik繞過繁瑣的數據暫存和準備，無論平臺或架構如何，都可以直接訪問大數據源，從而讓每個人都能夠訪問始終保持最新的數據，由此，IT部門可以將重點放在推動大數據ROI上。

數據訪問

企業(yè)在工業(yè)應用場景中，數據量龐大冗雜，經年累月后形成海量的企業(yè)數據，從而形成工業(yè)大數據的數據基礎。一般的BI工具往往需要極高的性能才能與大數據平臺進行集成與整合，從而訪問數據。在Qlik中，您可使用Direct Discovery 訪問大數據集。Direct Discovery 可讓您從具有簡單星型模型結構的特定SQL源加載大數據集，并將它們和內存中數據組合?？梢赃x擇內存中數據和Direct Discovery 數據，以使用Qlik Sense關聯(lián)顏色( 綠色、白色和灰色) 查看數據集之間的相關性，特定可視化可將來自兩個數據集的數據一起分析，從而幫助用戶在海量數據中快速獲取數據規(guī)律，形成數據洞察。

您可以在您的大數據存儲庫中部署Qlik的獨一無二的關聯(lián)引擎，允許用戶在保留數據的同時，自由地向任何方向探索并完全訪問所有底層細節(jié)。

數據加載

企業(yè)用戶根據分析需求不同，往往需要加載不同業(yè)務系統(tǒng)的數據，但是就整個業(yè)務系統(tǒng)數據而言，用戶只需要提取其中幾個字段數據而已，由此Qlik支持手動添加數據并可自由選擇字段，讓您能夠避免加載不相關的數據從而影響性能。

在性能考量方面，Qlik還通過松散耦合表來打破循環(huán)，解決循環(huán)引用的問題。如果Qlik Sense在執(zhí)行加載腳本時發(fā)現循環(huán)數據結構，將會顯示一個警告對話框，并設置一個或多個表格為松散耦合。Qlik Sense通常會嘗試設置循環(huán)中的最長表格成為松散耦合表，因為它往往是交易表格，通常也是應該作松散處理的表格。在數據模型查看器中，松散耦合表通過連接到其他表格的紅色虛線表示。

一旦循環(huán)引用出現，用戶還可以通過分配一個唯一的相同名稱命名字段來編輯數據加載腳本，從而提升加載數據的性能。

數據存儲

Qlik平臺自動將數據壓縮到原始大小的10%，并將其存儲在服務器上，而不是本地機器上——即使有數百萬行數據，也能提供快速響應速率。對于許多Qlik客戶來說，單是這個容量就足以滿足他們對大數據的需求。

Qlik開放、高效的架構通過在任何大數據源和分析之間提供直接鏈接來加速實現價值的速度，從而無需創(chuàng)建和管理中間數據存儲庫。Qlik Associative Big Data Index密切監(jiān)控任何更新的數據源，以便用戶可以確信他們正在分析完整，最新的數據視圖。該產品允許在多個應用程序中重復使用單個數據集和索引，無論用戶在何處使用數據，都可以保持同步。

數據計算

Qlik具有非常高效的專利緩存算法，可以有效地消除以前計算的計算時間。換句話說，如果您使用工具欄中的“后退”按鈕，或者您碰巧做出之前做出的選擇，則通常會立即得到結果，無需計算。Qlik提供的“計算”意味著邏輯推理和圖表計算，或者實際上是任何地方的任何表達，這意味著存儲選擇的中間和最終結果。

對于每個對象或數據集和選擇或數據子集和表達式的組合，Qlik計算標識上下文的數字指紋，這用作查找ID并與計算結果一起存儲在緩存中。Qlik的緩存是全局的，它用于所有用戶和所有文檔。緩存條目不屬于一個特定文檔或僅屬于一個用戶，因此，如果用戶進行了另一個用戶已經做出的選擇，則使用緩存。如果您在兩個不同的應用程序中擁有相同的數據，則可以為兩個文檔使用一個緩存條目。緩存有效地加速了Qlik計算性能，基本上它是一種根據CPU時間交換內存的方法：如果在服務器中放入更多內存，則可以重復使用更多計算，從而減少CPU時間。

在應用程序層面，Qlik的計算性能支撐數據的全局聯(lián)動，用戶可以將一個Qlik應用程序中的數據劃分為多個應用程序，通過篩選、鉆取等操作將影響相關工作表數據，從而使數據更易于管理。在將數據劃分為多個應用程序之后，這些應用程序被鏈接在一起，這樣就可以在應用程序之間跳轉，同時仍然保持以前的任何篩選或選擇。

數據使用

Qlik Sense旨在幫助用戶快速創(chuàng)建數據模型，以便有效地處理數據。由此，Qlik將不使用任何循環(huán)引用合理地規(guī)范化星型模型和雪花模型，即將每個實體保存在單獨的表格中的模型作為目標。在許多情況下，通過在加載腳本中創(chuàng)建更豐富的數據模型或在圖表表達式中執(zhí)行聚合可以解決一個任務，如聚合。作為一般規(guī)則，如果在加載腳本中保存數據轉換，您將會體驗到更好的性能。

Qlik將分析應用于您的所有數據源，無論大小，映射每個可能的數據關系，允許任何用戶無限制地快速瀏覽和搜索海量數據。通過將大數據與其他相關數據源相結合，用戶可以更廣泛地了解他們的業(yè)務，發(fā)現使用其他現代BI工具無法找到的意外見解。這樣可以更輕松地在單一平臺內實現各種用例，例如設備運維分析，客戶細分和運營分析等。

On-demand管理大數據

Qlik針對大數據用戶需求，提供On-Demand 應用程序，讓您能夠在Qlik Sense Enterprise 中放心地加載和分析大數據源。如果嘗試一次分析整個大數據存儲，則效率會非常低。但是，為了進行有代表性的可視化，所有的數據都必須是可探索的。Qlik Sense On-demand 應用程序讓用戶能夠聚合大數據存儲的視圖并允許他們識別和加載數據的相關子集，以進行詳細分析。On-demand應用程序擴展了數據發(fā)現的潛在用例，使業(yè)務用戶能夠對更大的數據源進行關聯(lián)分析。它允許用戶首先選擇他們感興趣的數據，以發(fā)現有關的見解，然后以交互方式生成On-demand應用程序，使用該應用程序可以使用完整的Qlik內存功能分析數據。

Qlik Sense通過選擇應用程序管理大數據源的加載，這些應用程序提供大數據的聚合視圖，還使用戶能夠放大和分析更細粒度的數據。嵌入在每個選擇應用程序中的是On-demand應用程序導航鏈接，指向一個或多個模板應用程序，用作創(chuàng)建On-demand應用程序的基礎。導航鏈接和模板應用程序的屬性使您能夠嚴格控制加載到On-demand應用程序中的數據的形狀和數量。您還可以從模板應用程序重復生成應用程序，以跟蹤頻繁更改的數據集。雖然根據選擇應用程序中的選擇過濾數據，但是從基礎數據源動態(tài)加載On-demand應用程序內容，可以多次生成相同的On-demand應用程序，以便在數據發(fā)生變化時對數據進行全新分析。

On-Demand 應用程序可幫助業(yè)務用戶和IT部門以多種方式在大數據環(huán)境中獲取價值，On-Demand 應用程序為用戶提供“購物清單”式的體驗，讓他們能夠交互式用數據子集( 諸如時間段、客戶細分市場或地理位置) 自己填充其應用程序，并且在托管于內存中的潛在子集上提供了完整的Qlik Sense功能。On-Demand 應用程序讓IT 部門能夠控制應用程序可以有多大，并根據數據量或維度選擇調用應用程序，且提供對于非SQL 數據源的訪問權限，諸如SAP HANA 中的Teradata Aster、MapR、SAP BEx 和PLACEHOLDER 函數。On-Demand 應用程序允許可自定義的SQL 和加載腳本生成，且在所有情況下都允許區(qū)域權限。

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